What is slough? Defining the proteomic and microbial composition of slough and its implications for wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Slough is a well-known feature of non-healing wounds. This pilot study aims to determine the proteomic and microbiologic components of slough as well as interrogate the associations between wound slough components and wound healing. Ten subjects with slow-to-heal wounds and visible slough were enrolled. Aetiologies included venous stasis ulcers, post-surgical site infections and pressure ulcers. Patient co-morbidities and wound healing outcome at 3-months post-sample collection was recorded. Debrided slough was analysed microscopically, through untargeted proteomics, and high-throughput bacterial 16S-ribosomal gene sequencing. Microscopic imaging revealed wound slough to be amorphous in structure and highly variable. 16S-profiling found slough microbial communities to associate with wound aetiology and location on the body. Across all subjects, slough largely consisted of proteins involved in skin structure and formation, blood-clot formation and immune processes. To predict variables associated with wound healing, protein, microbial and clinical datasets were integrated into a supervised discriminant analysis. This analysis revealed that healing wounds were enriched for proteins involved in skin barrier development and negative regulation of immune responses. While wounds that deteriorated over time started off with a higher baseline Bates-Jensen Wound Assessment Score and were enriched for anaerobic bacterial taxa and chronic inflammatory proteins. To our knowledge, this is the first study to integrate clinical, microbiome, and proteomic data to systematically characterise wound slough and integrate it into a single assessment to predict wound healing outcome. Collectively, our findings underscore how slough components can help identify wounds at risk of continued impaired healing and serves as an underutilised biomarker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».